基于模型分层的配电网故障诊断方法
针对配电网故障的基于模型诊断方法在发生多重多相故障时存在诊断速度慢、诊断准确率不高、容错能力低的情况,提出一种适用于配电网故障的基于模型分层诊断方法.在诊断算法上,利用新的适应度函数和特征学习搜索策略来提高诊断速度和诊断准确率.在诊断模型上,利用分层的方法,将单层单次高维度运算转变为2层多次低维度运算,进而再次提高诊断速度、诊断准确率;通过定义等效部件的约束关系式提高第1层诊断的容错能力,利用电压约束和电流约束的冗余关系提高第2层诊断的容错能力.算例表明,与其他模型相比,基于模型分层诊断方法的诊断速度有了较大的提高,诊断准确率始终维持在理想值附近,容错能力明显增强;在大规模配电网故障诊断中,其优势明显.
配电网、故障诊断、基于模型诊断、分层诊断
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TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
欧盟FP7国际科技合作基金资助项目;国家自然科学基金资助项目
2020-04-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
73-79